рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Образование
/
С включенным фактором времени

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

С включенным фактором времени

С включенным фактором времени - раздел Образование, Парная линейная регрессия Построим Уравнение Регрессии, Включив В Него Фактор Времени. ...

Построим уравнение регрессии, включив в него фактор времени.

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика
Множественный R	0,998347903
R-квадрат	0,996698535
Нормированный R-квадрат	0,994497558
Стандартная ошибка	0,655825836
Наблюдения

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия		389,5430108	194,7715	452,8437	0,0001
Остаток		1,290322581	0,430108
Итого		390,8333333

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	-5,419354839	25,73678769	-0,21057	0,8467152
Доход, % к 1985 г	0,322580645	0,269890331	1,195229	0,3178675
год	3,516129032	1,014634504	3,465414	0,0404807



ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение	Предсказанное Расход, руб	Остатки
	30,35483871	-0,35483871	0,125911
	34,83870968	0,161290323	0,026015	0,2663892
		-7,1054E-15	5,05E-29	0,0260146
	43,80645161	0,193548387	0,037461	0,037461
	49,25806452	0,741935484	0,550468	0,3007284
	53,74193548	-0,74193548	0,550468	2,201873
			1,290323	2,8324662

Выводы:

Ø Уравнение достоверно на 99,67%.

Ø Статистика критерия Фишера – 452,84; значимость F – 0,0001, что не превышает допустимый уровень значимости 0,05. Уравнение в целом признаем значимым.

Ø Из коэффициентов регрессии можно признать значимым только , только у него допустимый уровень ошибки (0,04< 0,05). Можно делать вывод том, что с каждым годом расход на данный товар увеличивается в среднем на 3,52 руб.

Ø Коэффициенты автокорреляции остатков

r1	r2
-0,61008	-0,24304

Ø Статистика Дарбина-Уотсона . Критические значения критерия . Выполняется неравенство , поэтому переходим к значению . Так как , автокорреляция в остатках регрессии отсутствует.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Парная линейная регрессия

Для проверки нулевой гипотезы о несущественности найденного параметра... Расчетные значения t статистики вычисляются по формулам...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: С включенным фактором времени

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Парная линейная регрессия
Предварительные расчеты: ;

Активизация надстройки Пакет анализа
Для активизации надстройки Пакет анализа необходимо выполнить следующие действия: 1. Выбрать команду Сервис/Надстройки. 2. В появившемся диалоговом окне установить ф

Нелинейные модели парной регрессии
Полином 2-го порядка:. Параметры a, b и c находят, решая методом определителей систему ур

Обоснования возможности замены нелинейной регрессии линейной функцией
1) если величина не превышает 0,1, то предположение о линейной форме связи считается оправданным; 2) если

Оценка параметров линейной множественной регрессии
1) в натуральном масштабе, т.е. для уравнения система нормальных уравнений имеет вид:

Оценка тесноты связи и статистической значимости во множественной регрессии
1) коэффициент множественной детерминации , ; 2)

Мерой для оценки включения фактора в модель
служит частный F-критерий, т.е. . Так, если оцениваем значимость влияния фактора

Решение.
1. Получение протокола расчета. Операция проводится с помощью инструмента Анализ данных/Регрессия. Она аналогична расчету параметров парной линейной регрессии, рассмотренной

По особенностям остаточных величин
Практические рекомендации к выполнению задания Представлены данные о доходах по акциям x и балансовой прибыли y по 11 предприятиям одной отрасли, ден. ед.

На 5%-ном уровне значимости
n

На гетерокедастичность остатков
Практические рекомендации к выполнению задания Представлены данные о доходах по акциям x и балансовой прибыли y по 11 предприятиям одной отрасли, ден. ед.

Для верхней группы
ВЫВОД ИТОГОВ

Для нижней группы
ВЫВОД ИТОГОВ

Анализ динамики временных рядов
Для выявления специфики развития изучаемых явлений за отдельные периоды времени определяют: Ø абсолютные приросты уровней ряда; Ø относительные приросты уровней ряда

С сезонными колебаниями
Модель временного ряда с сезонными колебаниями можно рассматривать в следующих возможных формах: ,

Анализ взаимосвязи двух временных рядов
Имеются следующие данные о величине дохода на одного члена семьи и расхода на некоторый товар по годам год

Справочный материал
Последовательность выявления автокорреляции с помощью критерия Дарбина-Уотсона Расчетное значение критерия определяется по формуле

Уравнение линейной регрессии по уровням временных рядов
Уравнение регрессии и все статистические параметры получим по Анализ данных/Регрессия. Причем, в диалоговом окне ввода данных и параметров вывода можно поставить флажок на позиции Остатки

Уравнение регрессии по первым разностям
Ежегодные абсолютные приросты (первые разности) определяются по формулам , .

С распределенным лагом
Рассмотрим модель с распределенным лагом в ее общем виде в предположении, что максимальная величина лага конечна: . Данна